我想切片一个NumPy nxn数组。我想提取该数组的m行和列的 任意 选择(即,行/列的数量没有任何模式),使其成为一个新的mxm数组。对于此示例,假设数组为4x4,我想从中提取2x2数组。
这是我们的数组:
from numpy import * x = range(16) x = reshape(x,(4,4)) print x [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]
要删除的行和列相同。最简单的情况是当我想提取在开始或结尾处的2x2子矩阵时,即:
In [33]: x[0:2,0:2] Out[33]: array([[0, 1], [4, 5]]) In [34]: x[2:,2:] Out[34]: array([[10, 11], [14, 15]])
但是,如果我需要删除其他混合的行/列怎么办?如果我需要删除第一行和第三行/行,从而提取子矩阵,该[[5,7],[13,15]]怎么办?行/线可以有任何组成。我读到某个地方,我只需要使用行/列的索引数组/索引列表来索引我的数组,但这似乎不起作用:
[[5,7],[13,15]]
In [35]: x[[1,3],[1,3]] Out[35]: array([ 5, 15])
我找到了一种方法,即:
In [61]: x[[1,3]][:,[1,3]] Out[61]: array([[ 5, 7], [13, 15]])
第一个问题是,尽管我可以接受,但很难阅读。如果有人有更好的解决方案,我当然想听听。
另一件事是我在一个论坛上读到,用数组索引数组会迫使NumPy复制所需的数组,因此在处理大型数组时,这可能会成为问题。为什么这样/这个机制如何运作?
如Sven所述,x[[[0],[2]],[1,3]]将返回与1和3列匹配的0和2行,同时x[[0,2],[1,3]]将在数组中返回值x [0,1]和x [2,3]。
x[[[0],[2]],[1,3]]
x[[0,2],[1,3]]
做我举的第一个示例时,有一个有用的功能numpy.ix_。您可以使用进行与我的第一个示例相同的操作x[numpy.ix_([0,2],[1,3])]。这样可以避免您必须输入所有这些额外的括号。
numpy.ix_
x[numpy.ix_([0,2],[1,3])]